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AI圖像風格遷移教程，基于雙層技術
發(fā)布時間：2024-07-31 14:34:39 瀏覽量：187次
圖像風格遷移是一項計算機視覺技術，旨在將一幅圖像的風格應用到另一幅圖像上，從而生成一幅新圖像，結合兩幅原始圖像的特點。這里我們使用Stable-Diffusion結合ControlNet來實現(xiàn)圖像風格遷移效果。
安裝ControlNet插件
首先確保本地已經安裝并配置好了Stable-Diffusion-Webui服務，關于Stable-Diffusion-Webui，請參見人工智能,丹青圣手構建Stable-Diffusion-Webui的AI繪畫庫教程，具體步驟如下：
python3 launch.py
如果沒有N卡的電腦，可以使用cpu模式啟動，并且訪問 點擊這里，選擇插件安裝選項，輸入插件地址：github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet.git完成安裝。
配置完畢后，將模型文件下載并放入對應目錄，包括風格遷移模型，詳細操作請查看教程。
風格遷移
現(xiàn)在打開ControlNet的第一個圖層，確保原始圖像的輪廓得到保留，接著配置第二個ControlNet圖層，上傳目標風格圖片，點擊Generate按鈕即可生成新圖像。
調整權重有助于保留細節(jié)和風格，但需避免過度調整，達到理想效果為宜。
過擬合問題
經過一段時間的推理，生成結果可能會出現(xiàn)過擬合問題。過擬合是模型過度學習訓練數(shù)據(jù)的特征和噪聲，導致在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。
調整模型權重可以解決過擬合問題，效果不錯的同時也需避免欠擬合問題，整個過程需要不斷調參以獲得最佳結果。
結語
通過Stable-Diffusion結合ControlNet插件，生成新圖像，結合兩幅原始圖像的特點。圖像風格遷移可以應用于多個領域，包括電影、游戲、虛擬現(xiàn)實和動畫創(chuàng)作等。
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